နာရီလိုက် NVIDIA H100 NVL GPU ငှားရမ်းပါ
NVIDIA H100 NVL သည် Hopper architecture အခြေခံ datacenter GPU ဖြစ်ပြီး VRAM 94 GB နှင့် compute capability 9.0 ပါဝင်ပါသည်။ single-precision စွမ်းဆောင်ရည် ခန့်မှန်းခြေ 48.3 TFLOPS နှင့် memory bandwidth ခန့်မှန်းခြေ 3381 GB/s ကို 400 W thermal envelope အတွင်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ONIE တွင် H100 NVL ကို တစ်နာရီချင်းစီ ငှားရမ်းနိုင်ပြီး SSH ဝင်ရောက်ခွင့်နှင့် PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI အတွက် အသင့်သုံးနိုင်သော template များ ပါဝင်ပါသည်။
သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
Architecture
Compute capability
FP32 ကွန်ပျူတ်
Memory bandwidth
ပါဝါ ကန့်သတ်ချက်
ယခု စာရင်းပါ စက်များအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံ ပံ့ပိုးသူက တင်ပြထားသော တန်ဖိုးများ ဖြစ်ပါသည်။ စက်တစ်လုံးချင်းစီအလိုက် တကယ့်စွမ်းဆောင်ရည် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
ရရှိနိုင်သော ဖွဲ့စည်းပုံများ
လက်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းနှင့် ဈေးနှုန်းများကို အမြဲတမ်း အသစ်ပြောင်းလဲပေးထားပါသည်။ နောက်ဆုံးဈေးနှုန်းကို မှာယူမီ အတည်ပြုပါမည်။
လက်ရှိ ဈေးနှုန်းများ ဖွင့်နေသည်…
H100 NVL ၏ အသုံးဝင်ပုံ
Large Language Model (LLM) ခန့်မှန်းခြင်း
vLLM သို့မဟုတ် Ollama ကို အသုံးပြု၍ VRAM 94 GB နှင့် memory bandwidth ခန့်မှန်းခြေ 3381 GB/s ဖြင့် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို deploy လုပ်ပြီး token များကို မြန်မြန်ထုတ်ပေးနိုင်ပါသည်။
Deep Learning ချိန်ညှိသင်ကြားခြင်း (Fine-Tuning)
PyTorch တွင် Hopper architecture အင်္ဂါရပ်များနှင့် compute capability 9.0 ကို အသုံးပြု၍ neural network များကို သင်ကြားပြီး ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။
မြင့်မားသော ရှင်းလင်းပြတ်သားမှုရှိသည့် ပုံဖန်တီးခြင်း
ရှုပ်ထွေးသော ComfyUI workflow များနှင့် ကြီးမားသော diffusion pipeline များကို system RAM သို့ offload မလုပ်ဘဲ memory အတွင်းတွင် လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။
သိပ္ပံဆိုင်ရာ ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုနှင့် Simulation
single-precision တွက်ချက်မှု ခန့်မှန်းခြေ 48.3 TFLOPS မှ အကျိုးရှိသော memory-intensive datacenter workload များကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
ဤ GPU သည် သင့်အတွက် သင့်တော်ပါသလား?
AI သို့မဟုတ် compute workload များသည် စံ datacenter ကတ်များထက် ပိုမိုသော memory လိုအပ်သည့်အခါ (VRAM 94 GB အထိ) H100 NVL ကို ရွေးချယ်ပါ။ ပေါ့ပါးသော inference နှင့် development အတွက် ပိုသေးငယ်သော workstation သို့မဟုတ် consumer GPU က ပိုသင့်လျော်ပြီး၊ မော်ဒယ်များသည် 94 GB ကျော်လွန်ပါက multi-GPU setup သို့မဟုတ် ပိုမြင့်သော memory tier လိုအပ်ပါသည်။
ဆင်တူ GPU များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်
မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
H100 NVL သည် LLM inference နှင့် fine-tuning အတွက် သင့်လျော်ပါသလား?
ဟုတ်ကဲ့၊ VRAM 94 GB နှင့် memory bandwidth ခန့်မှန်းခြေ 3381 GB/s ကြောင့် သေးငယ်သော datacenter GPU များတွင် မထည့်နိုင်သည့် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးခြင်းနှင့် fine-tuning လုပ်ရာတွင် အလွန်သင့်လျော်ပါသည်။
H100 NVL ကို စံ H100 မျိုးကွဲများနှင့် ယှဉ်လျှင် ဘယ်လိုကွာခြားပါသလဲ?
H100 NVL သည် VRAM 94 GB ထိ ချဲ့ထားသော ပမာဏနှင့် 400 W power envelope ကို ပေးစွမ်းပြီး စံ Hopper datacenter configuration များနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် memory နေရာ ပိုမိုအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ဤ GPU အတွက် ONIE တွင် ဘယ် software template တွေ ရရှိနိုင်ပါသလဲ?
PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama နှင့် ComfyUI အတွက် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော template များကို အသုံးပြု၍ H100 NVL ကို deploy လုပ်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့အားလုံးသည် compute capability 9.0 ကို ပံ့ပိုးပါသည်။
H100 NVL ငှားရမ်းသောအခါ ငွေတောင်းခံပုံနှင့် ဝင်ရောက်ခွင့်အလုပ်လုပ်ပုံ အဘယ်လိုရှိပါသလဲ?
ONIE ရှိ instance များသည် တစ်နာရီချင်းစီ ငွေတောင်းခံပြီး SSH ဝင်ရောက်ခွင့်ကို တိုက်ရိုက်ပေးထားသဖြင့် သင့်ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် workflow များကို ချက်ချင်းစီမံခန့်ခွဲနိုင်ပါသည်။
H100 NVL ကို နာရီအလိုက် ငှားပါ
အကောင့်ဖွင့်ပါ၊ ဖွဲ့စည်းပုံ ရွေးချယ်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်ပါ။ GPU ကို ဖျက်သည့်အခါ အခကြေးငွေ ရပ်ဆိုင်းပါမည်။
H100 NVL ငှားရန်